您与智能安防系统的关联角色是？
系统研发/算法工程师
安防系统集成/销售人员
终端用户（如物业、企业安保）
行业研究者/分析师
其他
您认为，到2026年，智能安防系统（含视频分析、传感器融合等）的整体报警准确率应达到何种水平才算合格？
90%以下
90%-95%
95%-98%
98%-99.5%
99.5%以上
您认为，目前影响智能安防系统报警准确率的最主要技术挑战有哪些？（可多选）
复杂环境干扰（如恶劣天气、光照变化）
目标识别与分类错误（如人/车/动物混淆）
算法泛化能力不足（对新场景适应性差）
多传感器数据融合与校准困难
系统延迟导致的误报或漏报
其他
对于减少误报（False Positive），您认为以下哪项技术的突破最为关键？
更先进的背景建模与动态场景理解
基于小样本或自学习的异常行为识别
多模态传感器（如雷达、热成像）的深度协同
边缘计算设备的实时推理能力提升
用户反馈机制的闭环优化
对于降低漏报（False Negative），您认为以下哪项技术的突破最为关键？
高精度、全天候的目标检测与跟踪算法
低照度、高动态范围成像技术
分布式智能节点的协同感知网络
对隐蔽或伪装威胁的识别能力
系统自检与故障预警机制
请评估，您认为到2026年，基于AI的视频分析在“人员入侵检测”这一核心场景中的准确率提升潜力有多大？（1分表示提升很小，5分表示提升巨大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您如何看待“报警复核”环节在未来系统中的作用？例如，通过人工或次级AI进行确认。
至关重要，是保证最终准确性的必要环节
比较重要，可作为高置信度报警的补充
作用有限，系统应追求一次报警即准确
应该被淘汰，完全依赖前端智能
您认为，提升2026年智能安防系统报警准确率，最需要哪些非技术因素的协同？（可多选）
高质量、多样化的行业数据集共享
统一的行业测试标准与评估体系
跨领域（如AI、安防、半导体）的产学研合作
用户侧对系统能力的合理预期与使用培训
法规政策对数据隐私与算法可信的明确指引
其他
以0-10分计，您有多大意愿向同行推荐您所了解或使用过的、在报警准确率方面表现优秀的智能安防系统或解决方案？
对于“报警准确率”的定义，您更倾向于以下哪种？
单一数值：如（正确报警数 / 总报警数）* 100%
分场景/分类型的矩阵式评估报告
结合误报率、漏报率、响应时间的综合指标
以业务结果为导向的评估（如阻止事件成功率）
您认为，现有公开的学术研究（论文、竞赛）对解决实际安防场景中的准确率问题，其指导价值如何？（1分价值很低，5分价值很高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在您看来，到2026年，哪些新兴技术可能与智能安防结合，显著提升报警准确率？（可多选）
神经形态计算/类脑芯片
数字孪生与仿真测试
联邦学习与隐私计算
5G/6G与超低时延通信
量子传感与成像
其他
您认为，面向2026年的智能安防系统，其“准确率”的优化重点应该放在？
追求极端场景下的高鲁棒性
平衡准确率与系统成本/功耗
提升对新型、未知威胁的识别能力
优化人机交互，让系统更“易懂”和“可控”
请简要描述一个您认为对报警准确率要求极高、且现有技术难以满足的典型安防应用场景。
对于本次调研所关注的“2026年智能安防系统报警准确率”主题，您的整体看法是？
非常乐观，技术进步将远超预期
谨慎乐观，存在挑战但可逐步解决
中性，取决于多方因素协同
不太乐观，核心瓶颈短期难以突破